根據 IEEE Spectrum 在2018年7月發佈的調查,繼2017年奪冠後,Python 繼續擊敗 C++ ,成為全球程式設計師最歡迎的程式語言。他們認為最新的原因有兩個:
以前嵌入式程式的編寫傾向採用編譯語言,以應付處理能力和記憶體有限的機器。但是,許多現代的微控制器已經擁有足夠的能力處理 Python 解釋器,這樣的好處是在某些環境中,可以輕易地控制附加的硬體或重態重新加載腳本。這絕對是硬體開發者的福音。
R是專門用於處理統計數據和大數據的語言。R在2016年達到第5位,2017年跌至第6位,現在排名第七。在R的小幅下降中可以看到Python日益普及的另一個原因。隨著越來越多機器學習 (Machine Learning) 應用於大型數據集(Large Data Sets),Python 應用於 統計 和 機器學習 函式庫(Library) 數量龐大而且高品質,靈活的特性使得Python為比起更專業的R更具吸引力。
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綜觀來看,「為什麼全世界瘋Python」還有以下幾個原因:
MicroPython是在單片機上可以跑的 Python,目前它支援 32-bit 的 ARM 處理器。這篇美國EDN發布的文章:Python’s role in developing real time embedded systems ,介紹了Python在實時嵌入式系統中扮演的五個角色:
# 1-硬體設備調試和控制。 Python易於控制與分析通訊量,也可以控制各種工具。
# 2–自動化測試。 Python可以控制發送和接收資料的能力,易於建構自動化測試和回歸測試。
# 3–數據分析。 網路上有許多免費和強大的Python函式庫,可讓Python接收嵌入式系統數據與分析,便於後續開發。
# 4–即時軟體(Real-Time Software)。 MicroPython本身就是即時嵌入式系統。
# 5–易於入門。 Python是免費而且跨平台,對於學生和非程而人員比較簡單。沒有程式設計經驗的工程師可以用Python寫出有用的測試腳本,用最少的時間進行驗證。
全球的Python實作都體現了它的多功能性: CIA 將其用於黑客攻擊,Pixar 用於電影製作,Google 用於網頁快取,而 Spotify 則用於歌曲推薦。Python 開發者可以在網路上找到許多優秀的函式庫用來開發人工智慧(AI),用戶也可以去建立類神經網絡,從大量的資料中用機器學習分析數據,Python 已成為人工智慧研究人員的首選語言,他們也為此製作了大量的函式庫。很多強大的 AI 功能不必自己寫,載入就好了。
美國花旗銀行就為其實習分析師推出了的 Python 的速成課程。營運、銷售人員使用 Python 建立衡量組織運作的統計模型;大學講師用 Python 檢查學生成績的合理性;「經濟學人」的記者,也會使用 Python 寫的爬蟲在網上搜尋資料。
2019年,美國絕大部份的頂尖資訊科學(Computer Science)大學:麻省理工(MIT)、加洲柏克萊(UC Berkeley)、伊利諾(Illinois)、卡內基美隆(Carnegie Mellon)、喬治亞理工(Georgia Tech)… 都採用 Python 作為 CS 入門程式語言教學,提供給非資工本科系、或大一入門用的程式語言。
根據一份 2014年7月 的統計資料顯示,在美國 CS 排名前 10 的學校裡,80% 的學校使用 Python 作為入門程式語言;在 CS 排名前 39 的學校有 69% 的學校採用 Python 作為入門程式語言。
UniHub 作為跨領域人才培訓平台,特地以 Python 為基礎規劃了跨領域的實做學程,從 Python 入門、控制 Arduino 遙控車、連結 OpenCV 進行視覺辨識,打造未來 無人車、Ai、視覺辨識 所需要的跨領域基礎課程,提供 機械、電機、資管、資工、企管、科技藝術、工業設計、大數據分析、資料科學 的人才往未來產業發展的利器。
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